• Home
  • Química
  • Astronomía
  • Energía
  • Naturaleza
  • Biología
  • Física
  • Electrónica
  • Superordenador utilizado para simular 3, Dispositivo nano de 000 átomos

    Figura 1:Dispositivos de silicio convencionales y dispositivos de próxima generación

    Fujitsu Laboratories anuncia que ha simulado con éxito las propiedades eléctricas de un 3, Nano dispositivo de 000 átomos, un aumento del triple con respecto a los esfuerzos anteriores, que utiliza una supercomputadora. A nivel de nanoescala, Incluso las diferencias menores en la configuración atómica local pueden tener un impacto importante en las propiedades eléctricas de un dispositivo. requiriendo que se utilice el método de cálculo de los primeros principios para calcular con precisión las propiedades físicas a nivel atómico. Sin embargo, al aplicar este método a la previsión de propiedades eléctricas, los cálculos masivos involucrados limitan estos pronósticos al orden de 1, 000 átomos.

    Fujitsu Laboratories ha desarrollado ahora una técnica de cálculo que reduce los requisitos de memoria al tiempo que mantiene la precisión. La aplicación a una escala de 3000 átomos ha sido posible a través de una supercomputadora que utiliza un procesamiento masivamente paralelo. Esta técnica permite el cálculo de propiedades eléctricas, no solo de los componentes individuales del nanodispositivo, sino de las interacciones entre estos componentes. Las expectativas son que este desarrollo contribuirá a implementaciones prácticas más rápidas de nano dispositivos. Esta simulación utilizó tecnología de computación paralela masiva desarrollada por el Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Japón (JAIST) y la Iniciativa de Ciencia de Materiales Computacionales (CMSI).

    Los detalles de esta tecnología se publican en la edición del 14 de enero de la Física Aplicada Express (APÉNDICE), la revista de cartas de la Sociedad Japonesa de Física Aplicada.

    Fondo

    A medida que los dispositivos de silicio como LSI se han vuelto cada vez más compactos, ha habido un mayor nivel tanto de velocidad de funcionamiento como de eficiencia energética. En años recientes, sin embargo, con los límites de la miniaturización que continúan acercándose, se ha convertido en un desafío cada vez mayor exprimir el rendimiento adicional de los chips. Esto ha llevado a fervientes esfuerzos para desarrollar dispositivos hechos de nuevos materiales y nuevos tipos de estructuras.

    Simular las propiedades eléctricas de un nanodispositivo con precisión en una computadora en lugar de experimentarlo puede hacer que el proceso de desarrollo sea más rápido y menos costoso. Una forma eficaz de hacer esto es derivar las propiedades eléctricas del método de los primeros principios, que calcula con precisión el comportamiento de cada átomo. Pero como el método de los primeros principios requiere una gran cantidad de cálculos, su aplicación a la previsión de propiedades eléctricas se limita a modelos en la escala de 1, 000 átomos (Figura 1). En esta escala, sólo se pueden calcular las regiones del canal, las rutas de la electricidad. Una simulación que incluiría interacciones con miles de electrodos y aislantes adyacentes, que se cree que afectan en gran medida las propiedades eléctricas, ha sido imposible.

    Fujitsu Laboratories ha desarrollado una técnica computacional que reduce los requisitos de memoria al tiempo que conserva la precisión. Junto con el uso de una supercomputadora masivamente paralela, esto ha hecho posible derivar las propiedades eléctricas de un 3, Dispositivo nano de 000 átomos que utiliza el método de los primeros principios. Simulando las propiedades eléctricas de un 3, El dispositivo nano de 000 átomos se logró en aproximadamente 20 horas.

    La simulación utiliza un conjunto de funciones básicas que representan el flujo de electricidad. Típicamente, aumentar el número de funciones básicas mejora la precisión en aproximaciones de la corriente eléctrica real, pero también aumenta la cantidad de memoria utilizada para el cálculo. Un estudio detallado de estos resultados, desde la perspectiva de las ciencias físicas, condujo al descubrimiento de un conjunto de funciones básicas que mantiene la memoria requerida por debajo de la memoria disponible (Figura 2).

    Figura 2:Resultados del conjunto de funciones básicas recién descubierto

    Al realizar las simulaciones, Fujitsu Laboratories utilizó OpenMX, software para cálculos con primeros principios que utiliza tecnología masivamente paralela desarrollada por JAIST y la Iniciativa CMS. Este programa utilizó una técnica de partición de átomos (Figura 3) para limitar las demandas de memoria y comunicaciones, y una técnica de partición de espacio (Figura 4) para acelerar los cálculos rápidos de la transformada de Fourier, que son una parte clave de los cálculos desde los primeros principios.

    Figura 3:Partición de átomos de muestra de nanotubos de carbono


    Figura 4:Método de partición espacial para la transformada rápida de Fourier 3D

    Esta combinación de técnicas hizo posible simular las propiedades eléctricas de un nano dispositivo con 3, 030 átomos, que comprende grafeno y una capa aislante, en aproximadamente 20 horas en una supercomputadora. Los resultados de la simulación con y sin la capa aislante se muestran en la Figura 5.

    Figura 5:Resultados de la simulación

    Esta tecnología, ser capaz de modelar las propiedades eléctricas de un 3, Dispositivo nano de 000 átomos, se utilizó para descubrir las propiedades eléctricas de un nanodispositivo que incluía interacciones con su entorno, dando un paso significativo hacia el diseño de nuevos nano dispositivos.

    Basado en el desarrollo de una tecnología de computación paralela cada vez más masiva que ha seguido el ritmo del aumento de rendimiento de las computadoras, Fujitsu está buscando cálculos a mayor escala y más eficientes. En los próximos años, Fujitsu tiene como objetivo lograr el diseño de nanodispositivos a través de computadoras a través de simulaciones totales de nanodispositivos (en la escala de 10, 000 átomos).


    © Ciencia https://es.scienceaq.com